今天小编就为大家分享一篇基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1. 在终端执行时设置使用哪些GPU（两种方式） (1) 如下（export 语句执行一次就行了，以后再运行代码不用执行） (2) 如下 2. 代码中指定（两种方式） (1) import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" (2) # Creates a graph. with tf.device('/gpu:1'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2,